如何在特征工程中处理缺失值和异常值？

在机器学习中，特征工程是非常重要的一步，它可以对原始数据进行处理，提取出有用的特征，为后续的模型训练提供更好的数据基础。在特征工程中，处理缺失值和异常值是必不可少的一步。

缺失值处理：

1. 删除缺失值：如果缺失值的数量很少，可以直接删除这些缺失值所在的行或列。
2. 填充缺失值：可以使用均值、中位数、众数等方法填充缺失值，也可以使用插值法进行填充。

异常值处理：

1. 删除异常值：如果异常值的数量很少，可以直接删除这些异常值所在的行或列。
2. 替换异常值：可以使用平均值、中位数、众数等方法替换异常值，也可以使用插值法进行替换。

在处理缺失值和异常值时，需要根据具体情况进行选择，不能一概而论。同时，需要注意处理后的数据是否符合实际情况，避免处理后的数据失去原有的意义。